evidoria

← Voltar à navegação

Good practice

Canada Revenue Agency — AI-driven detection of unwarranted GST/HST refund claims

Canadá · Ottawa · Ver o perfil de Canadá

Canada Revenue Agency uses ML and AI-powered analytics to detect unwarranted GST/HST refund claims. Since 2017–18, over C$1.1 billion in carousel-scheme fraud identified; compliance activities now flag over C$1.5 billion in suspicious refund claims annually.

C$1.1 billion+
Reembolsos indevidos de esquemas de carrossel identificados desde 2017–18 (2017–18 to present)
C$1.5 billion+
Pedidos de reembolso suspeitos sinalizados anualmente (2023–24)
C$42 million
Montante que superou a meta do Orçamento de 2021 (2023–24)
C$425.7 million
Investimento total em conformidade (Orçamentos de 2016/2017/2018/2021)

Detalhes

Maturidade
Established
Promotor
Canada Revenue Agency (CRA) / Agence du revenu du Canada
Período
2018-present
Palavras-chave
tax compliance, machine learning, GST/HST fraud, carousel fraud, risk scoring, data analytics

Contexto

A Canada Revenue Agency utiliza modelos de aprendizagem automática e de pontuação de risco baseados em IA — cruzando declarações de GST/HST com dados bancários, de folhas de pagamento, de redes de fornecedores e de importação/exportação — para sinalizar pedidos de reembolso suspeitos, em particular fraude do tipo 'carrossel', antes de os reembolsos serem pagos; auditores humanos revêm todas as declarações sinalizadas pela IA, e o sistema opera ao abrigo da Directive on Automated Decision-Making do Conselho do Tesouro.

Resultados

Desde 2017–18, as atividades de conformidade assistidas por IA identificaram mais de C$1,1 mil milhões em reembolsos indevidos ligados a esquemas de carrossel; em 2023–24, o sistema sinaliza anualmente mais de C$1,5 mil milhões em pedidos suspeitos, e o Relatório de Resultados Departamentais 2023–24 da CRA confirma que a meta do Orçamento de 2021 — identificar C$250 milhões em reembolsos indevidos — foi superada em C$42 milhões nesse exercício fiscal.

Implementação

Os detalhes de implementação (custo, prazo, equipa, condições de sucesso) ainda não estão disponíveis para esta prática.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Práticas semelhantes que podem ser úteis